CONTROLLER Magazin 3/2020

60 ziehen („branchenüblich“). So ist es bei- spielsweise auffällig, wenn ein Bereich einen positiven Trend schätzt, während alle ande- ren Bereiche genau das Gegenteil tun und auch externe Indikatoren einen abweichen- den Pfad aufzeigen. Fußnoten 1 BARC, Realitätscheck treiberbasierte Planung 2017, Seite 9 2 Z. B. Baessens, Van Vlasseler, Verbeke, 2015 Literatur  Oehler, K.: Advanced Analytics für Controller, Freiburg 2019  Baessens, B., Van Vlasseler, V., Verbeke, W.: Fraud Analytics Using Descriptive, Predictive, and Social Network Techniques, Hoboken 2015 · Zentral sind natürlich die Datenquellen. Die Datenbereitstellung ist ein zentrales Thema und nimmt in Bezug auf Aufwandsaspekte regelmäßig den größten Raum bei Advan- ced-Analytics-Projekten ein. Hier sind natür- lich primär die Meldedaten zu nennen. Idea- lerweise besteht aber auch ein Zugriff auf weitere Informationen wie Stamm-, Pro- zess-, oder Mitarbeiterdaten. Der hohe Auf- wand liegt dabei in der Zusammenführung dieser Informationen mit den Daten des Meldebereichs. · Die statistische Signifikanz bei den Analysen ist ein wichtiges Kriterium für die Qualität der Analysen. Hilfreich ist eine längere Historie der Meldedaten. Wenig Disruption in der Da- tenbasis ist dabei natürlich von Vorteil. Eine Herausforderung beim Planungsprozess ist jedoch gerade die hohe Veränderlichkeit. Jede strukturelle Änderung verschlechtert die Datengrundlage. Ob eine umfassende Automation solcher Bereinigungen über- haupt möglich ist, muss skeptisch gesehen werden. · Strukturveränderungen müssen in der Vor- bereitungsphase berücksichtigt und berei- nigt werden, z. B. ein Wechsel bei den Con- tributoren, beispielsweise ein neuer Abtei- lungsleiter, der für die Planung verantwort- lich ist. · Die Betrachtung vergleichbarer Einheiten kann die Fehlererkennung verbessern. Hier sind z. B. nach Filialen strukturierte Unter- nehmen von Vorteil. Falls externe Daten be- reitstehen, könnte man sie ebenfalls heran- · Das Advanced-Analytics-Werkzeug sollte geeignete Methoden relativ unkompliziert bereitstellen. Zum Auffinden von Inkonsis- tenzen gehört viel Neugier, aber nicht jede Methode führt zum Ziel. Dementsprechend muss das Werkzeug flexibel sein und zum Ausprobieren anregen. Erfahrungen im Ein- satz des Advanced-Analytics-Werkzeugs sind hilfreich. · Eine enge Anbindung an den Planungspro- zess ist sinnvoll. Bei einer Anomalieerken- nung sind weitere Analysen zum Teil manuel- ler Natur notwendig. Hierbei sollten keine aufwändigen Transformationen notwendig sein. „E ine Unterstützung der skizzierten Probleme durch Advanced Analytics scheint naheliegend. Dennoch ist der Aufwand nicht zu unterschätzen.“ · Erfahrungen in Bezug auf Inkonsistenzen und deren Korrektur helfen bei der Automatisie- rung. Wenn die Fehler korrigiert wurden, können diese Zusammenhänge für weitere Analysen wie dargestellt verwendet werden. Wenn die gefundenen Fehler systematisch gesammelt werden, ergibt sich daraus eine gute Grundlage, vergleichbare Sachverhalte in Zukunft automatisch behandeln zu kön- nen. Korrekturen sollten sorgfältig dokumen- tiert werden. Projekte und Prozesse erfolgreich steuern Praxiswissen für effektives Projektmanagement Mit „Controllers Toolbox“ haben Dietmar Pascher, Jens Ropers und Detlev R. Zillmer, Trainern der CA controller akademie, ein Standardwerk zur erfolgreichen Steuerung von Projekten und Prozessen in Zeiten der digitalen Transformation vorgelegt. Die Experten zeigen auf, wie man Projekte auf klassische Weise steuert und mit agilen Methoden zum Erfolg führt. Sie vermitteln, wie man das Berichtswesen standardisiert, automatisiert und zum digitalen Boardroom entwickelt. Und sie beschreiben, welchen neuen Herausforderungen sich das Controlling auf dem Weg zum echten Business­ partner stellen muss. Advanced Analytics im Controlling